CN111239814B - 基于同相轴分频追踪平滑的浅剖数据机械干扰压制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于同相轴分频追踪平滑的浅剖数据机械干扰压制方法，属于地震资料处理与分析领域，所述方法具体如下：针对分频滤波后的高信噪比浅剖剖面，基于反射信号振幅追踪出强反射同相轴的旅行时曲线；通过样条函数对各剖面的旅行时曲线进行平滑处理，为了得到较为理想的平滑效果，通常进行多次迭代的平滑处理，判断准则为旅行时曲线中的锯齿状波动现象已完全消除；计算各旅行时曲线的平均时间校正量，据此进行旅行时校正来消除浅剖数据中机械振动干扰造成的旅行时波动现象，使得经处理后的浅剖数据能够精确反映实际的地下地质构造层位信息，并能为后续的多次波压制过程提供高精度的数据。

Description

基于同相轴分频追踪平滑的浅剖数据机械干扰压制方法
技术领域
本发明涉及地震资料处理与分析领域，是一种基于同相轴分频追踪平滑的浅剖数据机械干扰压制方法。
背景技术
浅层剖面勘测方法是一种基于声学原理的连续走航式探测水下浅地层结构和构造的地球物理方法,是进行海洋地球物理调查的常用手段之一,其利用声波在海水和海底沉积物中的传播和反射特性及规律对海底沉积物结构和构造进行连续探测，从而获得直观的海底浅部地层结构剖面。浅地层剖面方法测量结果连续性好，能快速地探测水下地层的地质特征及其分布，并且纵向分辨率较高,因此其在海洋调查中得到了广泛的应用。
在原始的浅剖数据中，海底反射及其下界面的反射同相轴可能存在剧烈的波动，这些不同反射同相轴的“锯齿”状波形畸变均有相近的形态。该波形畸变有一定的普遍性，分布于由浅至深的大部分反射同相轴，不符合地层沉积规律，应为野外施工过程中船体机械振动所导致的随机干扰。这些锯齿状的波形畸变导致同相轴连续性极差，严重影响了自由界面多次波衰减(SRME)方法其通过道间同相轴相似性进行多次波匹配相减的效果，因此应在多次波剔除前予以校正。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供基于同相轴分频追踪与平滑的浅剖数据机械振动干扰压制方法，其目的是消除实际浅剖数据中机械振动干扰造成的旅行时波动现象，使得经处理后的浅剖数据能够精确反映实际的地下地质构造层位信息，并能为后续的多次波压制过程提供高精度的数据。
本发明是通过如下技术方案来实现的:
基于同相轴分频追踪平滑的浅剖数据机械干扰压制方法的具体步骤如下：
1)为了获得分频的高信噪比浅剖剖面，设计N组频带由窄到宽的带通滤波参数
Figure BDA0002373501930000021
式中，flow(n)与fhigh(n)分别为分频滤波的低截止频率与高截止频率；Flow为起始的低截止频率，Fhigh为起始的高截止频率，要求Flow<Fhigh；Δf为频带间隔；n(1≤n≤N)为分频序号，随着n的增大频带逐渐变宽。
根据flow(n)与fhigh(n)确定带通滤波窗，对输入的原始剖面s(xi,t)进行带通滤波，其中i为道号，xi为第i道记录的坐标，t为旅行时，得到滤波后的剖面sn(xi,t)，具体过程可表示为：
Figure BDA0002373501930000022
公式(2)中的上式是对原始剖面s(xi,t)做傅里叶变换，公式(2)中的下式是根据给定的频带范围[flow(n),fhigh(n)]进行反傅里叶变换，即在反傅里叶变换过程中实现了基于带通滤波的分频处理；
2)对于每一个分频剖面sn(xi,t)中具有一定延续长度的强反射同相轴(通常为海底同相轴)，通过追踪其最大振幅值来确定该同相轴的旅行时，从而获得一条随坐标xi变化的旅行时曲线tn(xi)，即
tn(xi)＝max[sn(xi,t)] (3)
3)不存在机械振动干扰的强反射同相轴及其旅行时曲线是平缓变化的，因此通过样条函数对旅行时曲线tn(xi)进行平滑，采用三次样条插值公式进行处理
Figure BDA0002373501930000023
其中，mn(xi)是tn(xi)在样点x＝xi时的导数。
为了得到理想的平滑效果，通常基于公式(4)进行多次迭代的平滑处理，判断准则为旅行时曲线t′n(x)中的锯齿状波动现象已完全消除；
4)计算出各分频剖面其旅行时曲线的时间校正量后，所述的时间校正量为平滑前、后的旅行时差，并通过取平均来消除旅行时曲线追踪过程中的随机误差，总的计算公式为
Figure BDA0002373501930000031
其中Δt(xi)为时间校正量，tn(xi)是随坐标xi变化的旅行时曲线；
5)基于剖面中各地震道的时间校正量Δt(xi)进行旅行时校正，以消除浅剖数据中因机械振动干扰导致的同相轴错动现象。
本发明与现有技术相比的有益效果：
本发明方法能够消除实际浅剖数据中机械振动干扰造成的旅行时波动现象，使得经处理后的浅剖数据能够精确反映实际的地下地质构造层位信息，并能为后续的多次波压制过程提供高精度的数据。
附图说明
图1为H2海域Z1测线原始浅剖数据的频谱示例；
图2为对每个分频剖面的海底同相轴旅行时曲线的追踪过程示例；
图3为对各旅行时曲线的样条函数平滑结果示例；
图4为H2海域Z1测线存在波形畸变的浅层剖面示例(部分)；
图5为H2海域Z1测线消除波形畸变的浅层剖面示例(部分)。
具体实施方式
下面通过实施例结合附图来对本发明的技术方案做进一步解释，但本发明的保护范围不受实施例任何形式上的限制。
本实施例是基于同相轴分频追踪与平滑的浅剖数据机械振动干扰压制方法，具体的实施过程主要分为以下四步：1)高信噪比分频浅剖剖面的获取；2)各分频剖面的强反射同相轴的旅行时追踪；3)基于样条函数的旅行时曲线平滑；4)各道时间校正量的求取与旅行时校正。
实施例1
H2海域为硬海底区域，海底较为平坦，水深约45m，Z1测线为炮间距为1m，接收道数为1，道间距为1m；记录的采样间隔为0.052ms的浅地层剖面记录，海底反射及其下界面的反射同相轴均存在剧烈的波动，这些不同反射同相轴的“锯齿”状波形畸变均有相近的形态，该波形畸变有一定的普遍性，分布于由浅至深的大部分反射同相轴，这不符合沉积规律，怀疑是由施工过程中船体的机械振动所导致的随机干扰。
以下结合附图详细阐述本发明的具体实施过程：
1)高信噪比分频浅剖剖面的获取。为了获得分频的高信噪比浅剖剖面，设计N组频带由窄到宽的带通滤波参数
Figure BDA0002373501930000041
式中，flow(n)与fhigh(n)分别为分频滤波的低截止频率与高截止频率；Flow为起始的低截止频率，Fhigh为起始的高截止频率，要求Flow<Fhigh；Δf为频带间隔；n(1≤n≤N)为分频序号，随着n的增大频带逐渐变宽。
根据flow(n)与fhigh(n)确定带通滤波窗，对输入的原始剖面s(xi,t)进行带通滤波，其中i为道号，xi为第i道记录的坐标，t为旅行时，得到滤波后的剖面sn(xi,t)，具体过程可表示为：
Figure BDA0002373501930000042
公式(2)中的上式是对原始剖面s(xi,t)做傅里叶变换，公式(2)中的下式是根据给定的频带范围[flow(n),fhigh(n)]进行反傅里叶变换，即在反傅里叶变换过程中实现了基于带通滤波的分频处理；
根据图1所示原始浅剖剖面的振幅谱,令Flow＝400Hz、Fhigh＝600Hz与Δf＝100Hz，通过公式(1)确定出3组频带由窄到宽的滤波参数，对原始剖面进行带通滤波后获得3个分频剖面(见图2)，其信噪比具有由高到低的特征；
2)各分频剖面的强反射同相轴的旅行时追踪。对于图2所示每个分频剖面中具有一定延续长度的海底同相轴，通过追踪其最大振幅值来确定该同相轴的旅行时曲线，见图2中“箭头”指向的“锯齿状”曲线；从而获得一条随坐标xi变化的旅行时曲线tn(xi)，即
tn(xi)＝max[sn(xi,t)]
3)基于样条函数的旅行时曲线平滑。不存在机械振动干扰的强反射同相轴及其旅行时曲线是平缓变化的，通过公式(4)的样条函数对追踪的旅行时曲线进行平滑，采用三次样条插值公式进行处理，为了得到理想的平滑效果，通常基于公式(4)进行多次迭代的平滑处理，判断准则为旅行时曲线tn′(x)中的锯齿状波动现象已完全消除；结果见图3中“箭头”指向的“光滑”曲线；
Figure BDA0002373501930000051
其中，mn(xi)是tn(xi)在样点x＝xi时的导数。
4)各道时间校正量的求取与旅行时校正。计算出各旅行时曲线的时间校正量(平滑前、后的旅行时差)，并通过取平均来消除追踪过程中的随机误差，总的计算公式为公式(5),
Figure BDA0002373501930000052
其中Δt(xi)为时间校正量，tn(xi)是随坐标xi变化的旅行时曲线；
5)然后基于各地震道的时间校量Δt(xi)进行旅行时校正，最终得到图5所示消除了机械振动干扰的浅层剖面。与原始剖面(见图4)相比，“锯齿”状的同相轴错动现象得到了明显压制。
校正之后的数据有利于后续的多次波剔除、速度分析等处理，能够为海域开发、海上平台建设等提供高精度的地震剖面。

Claims (1)

1.基于同相轴分频追踪平滑的浅剖数据机械干扰压制方法，其特征在于所述方法的具体步骤如下：
1)为了获得分频的高信噪比浅剖剖面，设计N组频带由窄到宽的带通滤波参数
Figure FDA0003007046990000011
式中，flow(n)与fhigh(n)分别为分频滤波的低截止频率与高截止频率；Flow为起始的低截止频率，Fhigh为起始的高截止频率，要求Flow<Fhigh；Δf为频带间隔；n为分频序号，且1≤n≤N，随着n的增大频带逐渐变宽；
根据flow(n)与fhigh(n)确定带通滤波窗，对输入的原始剖面s(xi,t)进行带通滤波，其中i为道号，xi为第i道记录的坐标，t为旅行时，得到滤波后的剖面sn(xi,t)，具体过程可表示为：
Figure FDA0003007046990000012
公式(2)中的f表示频率；上式是对原始剖面s(xi,t)做傅里叶变换，公式(2)中的下式是根据给定的频带范围[flow(n),fhigh(n)]进行反傅里叶变换，即在反傅里叶变换过程中实现了基于带通滤波的分频处理；
2)对于每一个分频剖面sn(xi,t)中具有一定延续长度的强反射同相轴，通过追踪其最大振幅值来确定该同相轴的旅行时，从而获得一条随坐标xi变化的旅行时tn(xi)曲线，即
tn(xi)＝max[sn(xi,t)] (3)
3)不存在机械干扰的强反射同相轴及其旅行时曲线是平缓变化的，因此通过样条函数对旅行时tn(xi)曲线进行平滑，采用三次样条插值公式进行处理
Figure FDA0003007046990000013
其中，x表示插值道的坐标，xi为第i道记录的坐标，xi+1为第i+1道记录的坐标；t为旅行时，tn(xi)是样点x＝xi的旅行时，tn(xi+1)是样点x＝xi+1的旅行时；mn(xi)是tn(xi)在样点x＝xi时的导数，mn(xi+1)是tn(xi+1)在样点x＝xi+1时的导数；
4)计算出各分频剖面其旅行时曲线的时间校正量后，所述的时间校正量为平滑前、后的旅行时差，并通过取平均来消除旅行时曲线追踪过程中的随机误差，总的计算公式为
Figure FDA0003007046990000021
其中Δt(xi)为时间校正量，tn(xi)是随坐标xi变化的旅行时，tn′(xi)是平滑后的旅行时；
5)基于剖面中各地震道的时间校正量Δt(xi)进行旅行时校正，以消除浅剖数据中因机械干扰导致的同相轴错动现象。
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